NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。2017環境内にはほぼ無限ともいえるさまざまな変数が存在するので、どんな環境でも自動で走行するよう自動車をプログラムするのは現実的ではありません。おかげで、私たちは車に運転方法を教えることができます。どこを見ているのかさっぱり分からないティーンエージャーと違って、車の場合は、何に注意を向けているのか知ることができます。ネットワークベースのシステムを開発しました。これで終わりではありません。運転時の意思決定を行う際に、ネットワークが何を優先したかを知らせてくれるような方法も開発しました。したがって、手動ではプログラムできないようなことを学習するシステムを構築できるだけでなく、システムがどのように意思決定を行うかも説明できるのです。次のように述べています。「写真に写っている人の顔を人間がどのように認識するかを分析し、その仕組みを特定のルールに分解してプログラムする、というのは可能でしょうか。そこで、『ルールで定義できる物事だけに私たちはソリューションを限定するべきなのか?』という疑問が生まれます。ソフトウェアの開発とテストを行っています。自動車の構成やモデルは重要ではありません。車を使ってきましたが、今後は他の車も使う予定です。人による運転を学習させることによって、ネットワークが車を操縦できるようトレーニングを行いました。ネットワークは、ドライバーが見たものを車に搭載されたカメラを使って記録し、ドライバーが運転時に行った決定について画像とデータを組み合わせました。異なるさまざまな時間帯、いろいろな気象条件など、さまざまな環境で長時間にわたり走行を記録しました。運転方法を自ら学びました。観察することによって学習したのです。コマンドを実行できます。実際に走行している様子をご覧ください。画像を見た時に何が重要だと判断したのか、特定する方法を開発しました。マップを作成しました。以下は、車のカメラが記録した画像を上から重ねた、ビジュアライゼーションの一例です。ネットワークが優先度の高いポイントと判断した情報は、緑色で示されています。車線や道路の縁、他の車など、人間のドライバーが注意を払っているものと同じ物体に焦点を合わせていることがわかります。画期的なのは、ネットワークに対し、このような物に気を配るようにと、直接指示したりはしなかったという点です。ネットワークは、自動車教習所の生徒と同じように、運転環境では何が重要なのかを学びました。それは、周りを見るということです。ミューラーは言います。ネットワークを使用することのメリットは、自動車が独自で物事を理解するという点です。ネットワークがどのように意思決定を行っているのかを理解しないかぎり、真の進歩を遂げることはできません。私たちはネットワークの中をのぞき込むための方法を開発し、これによって、システムを向上させるのに必要な情報が得られます。これらの情報によって、私たちはさらに自信を持てるようになります。何を学習したかを私たちに教えてくれることができるのです。ニューラルネットワークが車を運転することになります。以外にも、自動車には、歩行者の検知や車線の検知、標識の読み取り、衝突防止などの具体的なタスクに特化してトレーニングされた、さまざまなネットワークが搭載されるでしょう。ネットワークを利用すると、自律走行車の安全性と信頼性は高まります。このようなタイプの高度な人工知能を、車の運転という複雑な世界にもたらします。ようにドライブを楽しむことができる日も、そう遠くはないでしょう。ネットワークの中を観察したかについてリサーチを読むには、ホワイトペーパーをご覧ください。